AlphaGo智能與人類圍棋大戰

最近一段時間穀歌AlphaGO與人類的挑戰賽成為了熱門話題，也就是人工智慧與韓國圍棋手李世石之間的挑戰賽。其實從人工智慧出現至今，關於人工智慧的一切一直以來都是熱門話題，比如機器人，如果機器人沒有人工智慧這個關鍵因素，其本身而言只是一種自動化的生產要素，只是一台“機器”。但由於機器人加入了人工智慧這一“大腦”要素，就決定了其從機器本身之外有了“人”的元素，這種元素對於人類而言是極具想像意義的。關於穀歌AlphaGO與人類挑戰賽事件的背景本文就不再闡述了，因為它是媒體近期的熱點，不論是正面的、反面的、中立的，各種觀點都有。其實重要的不是這次比賽輸贏的本身，而是這次事件對人類與人工智慧到底會帶來哪些影響。

數分鐘之前，這場在韓國首爾舉行的世紀之戰第一場終於有了結果：韓國圍棋頂尖高手李世石，最終敗給 Google 開發的人工智慧AlphaGo。

19年前，IBM 的“深藍”打敗了國際象棋世界冠軍卡斯巴羅夫；19年之後，AlphaGo在第一場比賽中擊敗了韓國圍棋頂尖高手李世石。

兩者在正常比賽的過程中針鋒相對，李世石發揮出了其力戰的風格，但是最終AlphaGo穩紮穩打，並且第一時間抓住李世石的失誤，進一步擴大戰果，最終走向勝利。

在整個西方的世界觀眾，普遍接受與傳承的是“聖經文化”，其中有個非常重要的世界觀就是創造論。也就是說人類的來源借助于上帝的創造，而浩瀚宇宙的運行也是來自於上帝的護理，而其中人類的創造性則是來源於上帝所賦予的一些能力。從這個世界觀的層面來看，以美國為首的西方世界不斷探索人工智慧的行為是非常容易理解的。簡單點說就是人類在模仿上帝創造的行為，在人類的認知能力範圍內“創造”類人類的一種行為。

而我之所以將人工智慧這一行為定義為類人類的行為，是因為就其本質而言，不論人工智慧有多麼強大，它都只是實體層面的行為，而不是生物層面的行為，或者說是生命科學層面的行為。因此，所謂的取代人類、替代人類的這種擔憂也就只是停留在實體層面，在生命科學以及生物層面並不存在可比性。

穀歌AlphaGO之所以引起了全球範圍內的關注，除了穀歌一直以來在資本市場上有著非常卓越的市值管理能力之外，其技術本身的突破也是大家關注的焦點。從技術架構層面來看，最大的特點就是突破了傳統電腦的“固定”程式邏輯，其最大的突破就是融入了自學習，或者說是深度學習的能力，這也就意味著穀歌AlphaGO與傳統意義上的電腦程式有了很大的區別。穀歌AlphaGO的技術架構採用的是模仿人類大腦神經模式，而這種模式的行為可以理解為穀歌依託其強大的科學家團隊，在當前人類對於大腦相關探索的知識範圍內，以電腦的方式將這種知識探索表現到了一個新的高度。

這個問題一直是網友爭論最多的熱點之一，因為去年 10 月份 AlphaGo 挑戰歐洲冠軍樊麾時，只能達到接近職業段位，而這個水準與李世石世界頂尖的職業九段仍有相當的差距。

由微信公眾號“知識份子”協助採訪的高飛龍業餘5段表示：

職業九段是絕大多數人一輩子都達不到的目標，無論有多好的環境和條件，付出多大的成本和代價。

從之前的例子來看，能夠做到這一點的人。如果要從衝擊職業段升級到職業九段。大概需要7到8年的時間。

在比賽之前，中國圍棋國家隊教練俞斌曾經向新浪科技透露：

剛剛得到穀歌內部的消息，據谷歌工程師估算，李世石勝出的可能性為0。

事實證明這則消息的確是真的。

最近多次戰勝李世石的柯潔也在樂視直播中表示：

我在中盤就放棄李世石了，AlphaGo的確下得不錯。不過它應該還是下不過我。

綜合來看，AlphaGo的圍棋水準從接近5個月前的衝擊職業段到現在直接戰勝李世石，這一過程已經遠遠超出人類在圍棋上的提升速度。這是AlphaGo分析和整理的3000萬盤棋譜的結果，同時也是AlphaGo能夠讓職業選手都看不出來馬腳的原因。

接下來的4場比賽走勢如何？

在比賽之前，李世石自己也預測了賽果：

5盤棋應該不會是3：2，可能是4：1 或5：0，我會贏。

最近多次戰勝李世石、同時也是其最主要對手的中國職業選手柯潔九段，之前也表示：

半年期間可能又有一個飛躍，那我就不知道了，它也會學習嘛。但從現在來看，我還是謹慎看好李世乭的。

但是很明顯AlphaGo的成長已經完全超出了大部分人的預計。

第一局的輸贏對於後續幾場比賽來說也非常重要，因為這會直接影響李世石的心態。柯潔曾經評價去年10月樊麾下的棋不好，甚至是“看不下去”的。不過日前樊麾在接受機器之心採訪時談及了其不為人所知的心態。

AlphaGo沒有人類棋手般心理的感覺，它就是一個虛無，但它卻完全能把握住你的性格，這是不對等的。

我一犯錯，它就能夠發現。而且只要我一犯錯，棋局就進入它的軌道了，我就再也翻不了身了。

我的形勢不管好還是不好，我都擔心自己犯錯，但它沒有這概念，這也導致了我的心態逐漸開始失衡。在我優勢時，我不認為自己能把握住優勢；在我劣勢時，我又認為自己一定會輸，這個棋就影響到我的發揮了。

人工智慧的邊界在人類

不論人工智慧如何發展，其在本質上還是物理程式層面的問題，哪怕其具備“自思考”能力，其思考的邊界也是開發者所賦予、設定的。從這次穀歌AlphaGO產品的本身來看也是如此，它的前置條件是開發者設定了一種相對複雜的自學習模式，而後通過輸入3000多種棋譜資料之後開始各種計算。而這其中決定著穀歌AlphaGO產品“智慧”程度的關鍵要素就是開發者，而不在於穀歌AlphaGO的“智慧”。也就是說穀歌AlphaGO產品的“聰明”與否的關鍵因素首先是開發者所設定的自學習模式，其次是開發者所輸入的基礎知識的品質。

從開發者所設定的自學習模式層面來看，其結果眾所周知就是從傳統的不可變數程式向可變數程式進行了轉換，讓程式不再局限於固定的程式，多了可變化的可能。而傳統電腦儘管在一些運算能力方面早已遠超人類，但與人類之間有個非常重要的區別就是對事物的邏輯思考與判斷能力。可以說在電腦出現的很長一段時間內，圍繞著摩爾定律都是在計算能力這一垂直能力維度上進行拓展，而谷歌AlphaGO超越了傳統電腦計算能力這一邊界，參考人類的神經網路模式進行設計，希望以此來構建類人的可思考能力。但它的邊界取決於人類對於大腦神經網路模式的探索，以及開發者對於這些問題的認知與思考。

從自學習的知識面層面來看，其關鍵也是取決於開發者，以及人類本身所構建的大資料品質。就以這次穀歌AlphaGO來看，儘管開發者輸入了3000種棋譜方式，但這些資料的品質決定了其後續自我學習的基礎，如果輸入的棋譜本身就不是高手級水準，再怎麼自我學習、自我博弈，所建立的結果只能說是在次級層級中的最優級水準。

那麼，回到這次人工智慧對決人類智慧事件，決定穀歌AlphaGO是否能夠勝出的關鍵因素是兩個：一是開發者所建立的自學習架構的“完美性”，不過在這個問題上目前並不樂觀，可以說只是剛剛取得了突破，要想取得連續的穩定性能還需要一些時間；二是基礎資料的來源，儘管此前贏得了歐洲冠軍，但整個歐洲的圍棋冠軍水準與亞洲還是存在著比較明顯的差異，如果穀歌AlphaGO的基礎資料在這次比賽之前沒有獲得有效升級，或者說是自學習的過程中沒有和更高級水準的選手進行博弈、提升，要想獲勝還是存在著一定的困難。

對於韓國棋手李世石而言，最大的挑戰並不是下棋的水準，而是心理與生理層面。在計算分析能力方面，可以說穀歌AlphaGO具有無可挑戰的優勢，但在圍棋過程中除了計算能力之外，人類的那種靈性、直覺至少在現階段而言，人工智慧還是無法識別與讀懂的。但電腦不會有情緒波動，不會受外界干擾，也不會有疲勞感，但人類則不同，我們會有體能、情緒等方面的問題。因此，在我看來這次比賽李世石能否取勝的關鍵在於對自身心理、生理層面的管理。因此與電腦比賽和人類之間的比賽不同，與人類之間進行比賽可以通過一些心理戰術進行博弈，但與電腦比賽這些方式方法基本無效。

如果說李世石能夠管理好自身心理、生理層面的問題，那麼這次的比賽我認為獲勝的可能性非常大，因為穀歌AlphaGO在現階段而言只是人工智慧在一個新方向上探索的實驗產品，正如之前的穀歌眼鏡一樣，只是將一個實驗室中的產品帶入到真實的世界中進行測試而已，產品本身並不具備“完美性”。

很明顯，AlphaGo 在捕捉對手的錯誤方面有著先天的優勢，而樊麾怕出錯的心態直接影響了他最終的心態。

而李世石作為世界最頂尖的棋手，這方面的控制能力肯定優於樊麾，但在第一場比賽 輸掉之後，能否保持好心態繼續接下來的比賽？這還需要在後續幾場比賽中觀察。

柯潔也在直播中給出了自己的預測，與賽前完全翻轉的是，他覺得原先的4:1或者5:0比分將直接完全倒轉。可以說接下來李世石肩負的壓力還將進一步加大。

第一場比賽已經告一段落，但是李世石能否在後續幾場比賽中翻身？AlphaGo又能否乘勝追擊進一步擴大戰果？有興趣的讀者可以持續關注我們的系列報導。

3月10日（星期四）：第二場比賽

3月12日（星期六）：第三場比賽

3月13日（星期日）：第四場比賽

3月15日（星期二）：第五場比賽

人類歷史上的最後一次“深藍”大戰？！3月9日-15日，Google 出品的人工智慧AlphaGo將迎戰目前世界最頂尖圍棋選手之一的李世石（韓國）。究竟人類能否在5場比賽中守住最後的尊嚴？

根據戴客網、網易綜合採編

【文章觀點僅代表個人觀點】